Многомерный анализ данных в программе 1С:Управление Холдингом

Содержание:

  1. Что такое многомерный анализ данных?
  2. Зачем нужен многомерный анализ данных в 1C:УХ

В условиях современного бизнеса компании, особенно крупные холдинги, сталкиваются с необходимостью анализа больших объемов данных. Многомерный анализ данных позволяет более глубоко изучать финансовую, экономическую и операционную деятельность компании, что способствует более точному прогнозированию, повышению эффективности управления и принятию взвешенных решений. Система «1C:Управление Холдингом» (1C:УХ) предоставляет широкие возможности для многомерного анализа данных, позволяя руководителям и аналитикам работать с информацией на различных уровнях и в разных разрезах.

1. Что такое многомерный анализ данных?

Многомерный анализ данных — это подход к обработке информации, при котором данные рассматриваются в нескольких измерениях (так называемых «разрезах»), что позволяет проводить детальный анализ различных аспектов деятельности компании. В основе такого анализа лежит понятие OLAP (Online Analytical Processing), или многомерной аналитической обработки данных.

Основные элементы многомерного анализа:

  • Измерения: категории данных, по которым производится группировка информации (например, период, подразделение, тип продукта).
  • Показатели: числовые значения, которые подлежат анализу (например, выручка, расходы, прибыль).
  • Иерархии: структуры, определяющие уровни детализации данных (например, год → квартал → месяц).
  • Срезы: представления данных в конкретных разрезах для детального изучения.

2. Зачем нужен многомерный анализ данных в 1C:УХ

  • Глубокий анализ бизнес-процессов: возможность детально изучить финансовые и операционные показатели на разных уровнях.
  • Выявление трендов и закономерностей: многомерный анализ позволяет легко находить скрытые тенденции и аномалии в данных.
  • Принятие обоснованных решений: точные и детализированные отчеты помогают руководителям принимать более обоснованные и обдуманные решения.
  • Прогнозирование и планирование: возможность моделировать различные сценарии развития событий и анализировать их влияние на компанию.
  • Повышение эффективности управления: многомерный анализ способствует оптимизации использования ресурсов и выявлению слабых мест.

В 1C:УХ многомерный анализ реализуется с помощью OLAP-кубов. Кубы представляют собой многомерные массивы данных, которые можно исследовать по разным измерениям.

  • Создание OLAP-кубов: в системе можно настраивать OLAP-кубы, используя данные из различных модулей (бухгалтерия, продажи, производство).
  • Анализ данных в режиме реального времени: данные в OLAP-кубах обновляются автоматически, что позволяет проводить анализ на основе актуальной информации.
  • Интерактивные отчеты: возможность строить интерактивные отчеты, которые можно фильтровать, группировать и сортировать по различным критериям.

1C:УХ позволяет настроить различные аналитические разрезы, что делает возможным детальный анализ данных:

  • Определение измерений для группировки данных (например, подразделения, временные периоды, контрагенты).
  • Установка иерархий для детализированного анализа (например, структура компании или уровни управления).
  • Фильтрация и сегментация данных по различным параметрам для получения необходимой информации.

В 1C:УХ встроены инструменты для создания сводных отчетов, которые являются одним из основных элементов многомерного анализа:

  • Сводные таблицы: наглядное представление данных с возможностью группировки по различным показателям.
  • Возможность добавлять фильтры и сортировки для анализа данных в нужных разрезах.
  • Графическая визуализация данных (диаграммы, графики, гистограммы) для наглядного представления результатов анализа.

1C:УХ позволяет проводить консолидацию данных из различных источников (дочерние компании, подразделения) и их агрегирование:

  • Консолидация данных из различных юридических лиц и подразделений, входящих в холдинг.
  • Настройка агрегирования данных по различным уровням, например, по группе компаний или по отдельным бизнес-направлениям.
  • Автоматическая корректировка данных при изменениях в базах, что позволяет всегда иметь актуальную информацию для анализа.

В 1C:УХ предусмотрены возможности для прогнозирования и анализа сценариев, что является важной частью многомерного анализа:

  • Создание прогнозных моделей с использованием исторических данных и тенденций.
  • Моделирование различных сценариев развития событий (оптимистичный, базовый, пессимистичный) и их влияние на ключевые показатели.
  • Возможность использования данных для планирования и оценки последствий различных решений.

Для ознакомления с возможностями многомерного анализа в 1C:Управление холдингом перейдем в раздел «Бюджетирование, отчетность и анализ» и откроем «Бизнес-анализ» – «Аналитические отчеты».

Бюджетирование, отчетность и анализ

При выполнении анализа нам доступны как данные, находящиеся внутри 1С, так и загружаемые из внешних источников.

Внешние информационные базы

Вывод аналитического отчета доступен в различных формах и настраивается в «Типе объекта».

Свойства выбранной области

Многомерный анализ данных в 1C:Управление Холдингом — это мощный инструмент для глубокого и точного анализа бизнес-процессов и финансовых показателей компании. Внедрение и использование этого подхода позволяет холдингам и крупным компаниям более эффективно управлять своими ресурсами, принимать обоснованные решения и быстрее адаптироваться к изменениям на рынке. Система 1C:УХ предоставляет все необходимые инструменты для организации многомерного анализа, что делает ее важным элементом современной системы управления и стратегического планирования.

Анализ ключевых показателей